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sql server中新建一个表

在helloworld数据库中新建一个student表use helloworld create table student( id bigint PRIMARY KEY identity(1,1), --id为bigint类型数据,identity(标识种子,递增量) name nvarchar(10) age int, gender v

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zxq997

怎么实现矩阵里的转置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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zxq997

奇异值分解

奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。谱分析的基础是对称阵特征向量的分解，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于域 K，也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解使得a其中U是m×m阶酉矩阵；Σ是半正定m×n阶对角矩阵；而V*，即V的共轭转置，是n

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kejiayuan0806

sql 分组查询问题

问题描述：表一表二查询语句和结果结果只显示3条数据，要显示product表的所有数据，怎么回事？解决方法：select p.id,p.productname,p.productcode,p.price,l.num from pleft join (select pid, sum(num) as num from wlms_stock group by pid)

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詹惠儿

python如何使用CX_Freeze

通常，为了共享我们的Python程序，收件人将需要安装相同版本的Python以及所使用的所有模块。嗯，这可能是非常繁琐的要求。转换为.exe的兴趣对于分发而言相当高，并且有几种选择。使用Python 2.7，Py2exe是一个很好的选择，对于Python 3，cx_freeze运行得非常好。cx_Freeze是一组用于将Python脚本冻结为可执行文件的脚本和模块，与py2exe和py2app

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詹惠儿

python如何改变默认颜色代码？

B：文本颜色或前景色。它可以采取30-37的任何值。C：背景颜色。它可以采取40-47的任何值。我们使用此ANSI转义码：\x1b[0m这是用于将颜色/样式更改重置为默认值的代码。

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詹惠儿

python如何在Linux终端中格式化文本

本文演示如何使用Python编程语言在Linux终端中打印格式化文本。与纯文本相对的格式化文本（也称为样式文本或富文本）具有以下样式信息：颜色（文字颜色，背景颜色），风格（粗体或斜体），以及其他一些特殊功能，如Strike-through文本，带下划线的文本，超链接等。在Linux终端中，ANSI转义码（或转义序列）用于控制格式，颜色和其他输出选项。为了对这种格式化信息进行编码

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啊啊啊啊啊吖

累计和时间段

我的数据帧具有以下结构： date_today = dt.datetime.now() size=20 df = pd.DataFrame({"usd": pd.Series(np.random.randint(1,100,size))*10, "sent": dt.datetime.now(), "temp":np.random

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啊啊啊啊啊吖

获取DataFrame中两个选定列之间的相关性

我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码：corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])它给我一个错误说：'sqrt' method is not available for 'float' type.这是一个我必须使用“.corr

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啊啊啊啊啊吖

获取DataFrame中两个选定列之间的相关性

我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码：corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])它给我一个错误说：'sqrt' method is not available for 'float' type.这是一个我必须使用“.corr

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啊啊啊啊啊吖

Pandas数据帧，在NAN上重置cumsum

我知道这个问题存在，但我找不到任何简单到足以理解并适合我的问题的答案。我在数据框中有一个列，我希望保留此列的运行总计（cumsum），但重置NAN值 Index s_number s_cumsum 0 1 1 1 4 5 2 6 11 3 Nan 0 4

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啊啊啊啊啊吖

模块化代码python时的未知库

我尝试模块化我的python代码。在我的主要代码笔记本中，我插入了这个：import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrameimport my_mathdf["std_line_amount_log_normal"] = df["std_line_amount"].apply(lambda f: my_m

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啊啊啊啊啊吖

使用pandas为什么`DataFrame（foo）

从示例开始......In [1]: import pandas as pdIn [2]: from sklearn.datasets import load_irisIn [3]: iris = load_iris()In [4]: X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)In [5]: outp

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PGC123

oracle、MySQL、SQL Server的比较

MySql的优点：1 MYSQL支持5000万条记录的数据仓库（3.x版本就支持了）2 MYSQL适应所有平台。3 MYSQL是开源软件开源的东西似乎总是比较实在一点，不会有太多商业化的考虑。4 学起来简单5 MYSQL 因为是开源的，所以支持任意修改，也就是说你可以去除你不需要的功能，从而简化MYSQL，提高速度。SQL serverl的优点：Microsoft

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啊啊啊啊啊吖

如何将零向量添加到Pandas DataFrame？

我有一个pandas变量X具有shape的(14931, 381)。这是14,931个示例，每个示例都有381个功能。我想为每个示例添加483个功能（每个都有一个零值），除了我希望它们在381个现有功能之前如何才能做到这一点？解决办法：创建一个零和调用的DataFrame pd.concat。v = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=ra

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啊啊啊啊啊吖

DataFrame中read_excel中的多个索引

如果之前已经问过这个问题。我做了一些研究，仍然无法使我的代码正常工作。我正在尝试将excel文件读入数据帧。 Excel文件 - Book1import numpy as npimport pandas as pdimport iofile1 = "Book1.xlsx"Infile = pd.read_excel(file1,Sheet_Name = 'Sheet6',inde

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啊啊啊啊啊吖

如何在Pandas中使用Apply函数应用/ lambda？

我有两个数据集：df5 = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5]})df6 = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5] ,"Name":["Tom","Dick","Harry","Mike","Sam"]})我想使用apply或lambda apply将df5中的id替换为df6中的实际名称。我尝试过以下方法：def extract_na

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PGC123

python 列表如何去重？

python 列表如何去重？我们可以利用set不重复的特性来解决支个问题。代码如下：lst = [1,2,3,4,5,1,2,3,3]lst=set(lst) #将列表转化成元祖lst = [x for x in lst] #再转化成列表lst结果如下：[1,2,3,4,5]

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啊啊啊啊啊吖

如何通过python中的pandas更改CSV文件中的索引？

我正在尝试将“ID”作为索引，它会抛出下面提到的错误并且图像：aobj= pd.read_csv("Supermarkets.csv")obj ID Address City Country Name Number0 1 Ecity-1 Bangalore India village mart 21 2

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zxq997

快速分割str

我想组合两个int列来创建一个新的点分隔str列。df3 = pd.DataFrame({'job_number': [3913291, 3887250, 3913041],'task_number': [38544, 0, 1]})df3['filename'] = df3['job_number'].astype(str) + '.' + df3['task_number'].as

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